Bilateral FilterによるSIFTの性能改善 : GPUを用いた高速化実装(高精細度画像処理・表示及び一般)

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
SIFTは画像の回転、スケール変化、照明変化等に頑健な特徴量として知られている。しかし、従来手法ではマッチングの際、エッジ上の特徴点が誤対応になる場合が多いという問題があった。そこで筆者らは以前に、SIFTの平滑化処理にBilateralフィルタを適用することで、エッジ上の特徴点の誤対応を減少させる手法を提案した。Bilateralフィルタは、画素間の距離のみで重みを決めるのではなく、輝度の差も考慮し、変化の大きい部分は重みを小さくすることによってエッジを残す。この手法により、輝度についても重み付けを行うことで差分画像間の情報量が増え、抽出される特徴点が増加したため、精度が向上した。しかし、本手法には計算量が増加するという問題があった。そこで、GPGPUにより提案手法の高速化実装を図る。今回は、処理時間増加の著しいフィルタ処理部分においてCUDAによる実装を行い、高速化を確認した。
2010-11-04

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク